如何使用for循环来生成R中的对象

我正在尝试在R中使用引导来重新采样一组二进制选项。我能获得的10个样本“是”或“否”从50如何使用for循环来生成R中的对象

n <- 50 
x <- (c(rep("YES", 25), rep("NO", 25))) 
sample.1 <- sample(x,10) 
(sample.1) 
[1] "YES" "NO" "NO" "NO" "NO" "NO" "NO" "NO" "NO" "YES"

人口答案然而，我需要重复此约1000倍（或次任意x个），每个存储它自己的对象（sample.1将有10个答案，sample.2将有10个答案等等）每个需要分开的原因是这样每个人都可以从“是”的比例生成自己的置信区间，答案和置信区间的跨度将被绘制成直方图。 for循环可以实现吗？如果是这样，怎么样？

来源

2015-10-04 Te Jones

请参阅'？replicate'。另请参阅'？apply'来说明如何处理'replicate'的输出。 – MichaelChirico

我确定有一个更优雅的方法可以做到这一点，但如果你打电话给yeses和nos矢量而不是'x'，那么这会得到一个包含1000个样本的清单：'samples < - lapply（rep（10，times = 1000），function（x）sample（vector，x））''。然后，您可以在该列表上再次使用'lapply'来获得您的摘要统计信息，如果您希望结果是矢量，则可以使用'sapply'。 – ulfelder

您正在抽样而不更换。那真的是你想要的吗？如何返回矩阵样本。< - matrix（sample（c（“YES”，“NO”），1000，replace = TRUE，prob = c（.5，.5）），nrow = 10）所以你可以做简单的事情，比如'apply（sample.1 ==“YES”，2，sum）' – ekstroem

library(dplyr) 

data_frame(x = (c(rep("YES", 25), rep("NO", 25))) %>% 
    merge(data_frame(i = 1:1000)) %>% 
    group_by(i) %>% 
    sample_n(10, replace = TRUE)

在R中，没有索引的合并需要交叉连接。这将复制您的数据，然后以不同的方式重新采样每个复制品。也许效率不高。

来源

2015-10-04 22:27:17 bramtayl

如何使用for循环来生成R中的对象

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